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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations791
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Variable types

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Text4
DateTime3
Categorical5
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Alerts

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scraping_date has constant value "2025-01-14 18:37:03.183359+00:00" Constant
Dataset has 5 (0.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 252 (31.9%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2025-01-14 18:37:03.483280
Analysis finished2025-01-14 18:37:08.741731
Duration5.26 seconds
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Download configurationconfig.json

Variables

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

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Sample

1st rowcadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives
2nd rowfrais-de-notaire-pour-donation-astuces-pour-reduire-les-couts
3rd rowles-cles-dune-gestion-patrimoniale-reussie-3-bonnes-raisons-de-faire-appel-a-un-expert
4th rowguide-complet-des-codes-postaux-du-quebec-tout-ce-que-vous-devez-savoir
5th rowcrca22-acceder-a-vos-comptes-credit-agricole-en-ligne-facilement
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cadessavoies-tout-savoir-sur-la-gestion-des-demarches-administratives 16
 
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les-etapes-essentielles-pour-www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes 1
 
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est-ce-interessant-dacheter-en-residence-etudiante 1
 
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prelevement-asp-explique-comprendre-son-importance-en-sante 1
 
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comment-se-connecter-a-hello-bank 1
 
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Most frequent character per block

(unknown)
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Length

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Median length96
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Characters and Unicode

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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
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Sample

1st rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives - Invistita
2nd rowFrais de notaire pour donation : astuces pour réduire les coûts - Invistita
3rd rowLes clés d'une gestion patrimoniale réussie : 3 bonnes raisons de faire appel à un expert - Invistita
4th rowGuide complet des codes postaux du Québec : tout ce que vous devez savoir
5th rowCRCA22 : accéder à vos comptes Crédit Agricole en ligne facilement - Invistita
ValueCountFrequency (%)
1426
 
15.5%
invistita 734
 
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1.9%
comment 160
 
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1.7%
la 145
 
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un 132
 
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u 2054
 
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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Distinct715
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Length

Max length922
Median length711
Mean length604.93932
Min length79

Characters and Unicode

Total characters478507
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Distinct categories1 ?
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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique709 ?
Unique (%)89.6%

Sample

1st rowGérer les démarches administratives peut souvent ressembler à un véritable casse-tête. Entre les formulaires à remplir, les documents à fournir et les délais à respecter, il n’est pas rare de se sentir submergé. Pourtant, une bonne organisation et une connaissance des procédures peuvent grandement simplifier ces démarches. Cadessavoies propose de vous guider à travers ce labyrinthe administratif. Que ce soit pour des questions de santé, d’emploi ou de logement, il faut connaître les étapes à suivre et les astuces pour éviter les erreurs courantes. Avec les bons outils et les bonnes informations, il est possible de naviguer sereinement dans l’univers […]
2nd rowLa générosité entre membres d’une famille peut parfois se heurter à des frais inattendus. Lorsqu’il s’agit de transmettre un bien, les frais de notaire peuvent rapidement alourdir la note. Pourtant, il existe des moyens pour alléger ces coûts et permettre à chacun de profiter pleinement de la donation. Nombreux sont ceux qui ignorent qu’un don bien préparé peut bénéficier d’exonérations et d’abattements fiscaux. En planifiant avec soin et en utilisant certaines astuces, il est possible de minimiser les frais notariés, tout en respectant la législation en vigueur. Une démarche qui peut s’avérer particulièrement avantageuse pour les familles souhaitant optimiser leur […]
3rd rowLa gestion de patrimoine est un domaine complexe et multidimensionnel qui nécessite une expertise spécifique et un engagement constant. Pour de nombreuses personnes, l’optimisation fiscale et la planification financière peuvent représenter des défis majeurs et parfois même décourageants. Voici pourquoi solliciter un expert en gestion de patrimoine peut être une décision judicieuse et stratégique. Plan de l'articleBilan patrimonial approfondiOptimisation fiscale efficaceAccompagnement global et personnalisé Bilan patrimonial approfondi Un bilan patrimonial permet de dresser un inventaire complet et détaillé de vos actifs et passifs. Cette étape cruciale aide à visualiser clairement votre situation financière globale et à identifier les opportunités d’amélioration. […]
4th rowLe code postal est structuré par 6 codes alphanumériques au Québec. Découvrez comment décrypter les codes postaux du Québec et du Canada.
5th rowNaviguer dans ses finances personnelles peut parfois sembler complexe, mais le Crédit Agricole simplifie cette tâche avec son service en ligne CRCA22. En quelques clics, les clients peuvent désormais accéder à leurs comptes, consulter leurs transactions récentes et même effectuer des virements sans quitter le confort de leur foyer. La plateforme CRCA22 se distingue par son interface intuitive, adaptée à tous les niveaux de familiarité avec les technologies numériques. Que ce soit pour suivre ses dépenses, programmer des prélèvements automatiques ou simplement vérifier son solde, tout est conçu pour offrir une expérience utilisateur fluide et sécurisée. A découvrir également : […]
ValueCountFrequency (%)
de 3970
 
5.5%
les 1969
 
2.7%
et 1597
 
2.2%
la 1481
 
2.0%
à 1474
 
2.0%
pour 1335
 
1.8%
en 1306
 
1.8%
des 1273
 
1.8%
le 1226
 
1.7%
un 1076
 
1.5%
Other values (7966) 55545
76.9%
2025-01-14T19:37:11.766538image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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6.0%
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5.9%
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5.2%
o 22396
 
4.7%
u 21280
 
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28.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478507
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Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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e 57364
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s 32680
 
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i 28808
 
6.0%
t 28635
 
6.0%
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5.9%
a 24977
 
5.2%
o 22396
 
4.7%
u 21280
 
4.4%
Other values (106) 134022
28.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 478507
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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6.0%
t 28635
 
6.0%
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5.9%
a 24977
 
5.2%
o 22396
 
4.7%
u 21280
 
4.4%
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Most occurring blocks

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Most frequent character per block

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e 57364
12.0%
s 32680
 
6.8%
n 29289
 
6.1%
i 28808
 
6.0%
t 28635
 
6.0%
r 28240
 
5.9%
a 24977
 
5.2%
o 22396
 
4.7%
u 21280
 
4.4%
Other values (106) 134022
28.0%
Distinct518
Distinct (%)65.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
Minimum2020-02-01 11:05:04+00:00
Maximum2025-01-13 13:46:34+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T19:37:11.966396image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T19:37:12.182158image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct480
Distinct (%)89.1%
Missing252
Missing (%)31.9%
Memory size141.1 KiB
Minimum2020-12-24 05:57:54+00:00
Maximum2025-01-12 09:15:53+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T19:37:12.387386image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T19:37:12.592593image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct21
Distinct (%)2.7%
Missing1
Missing (%)0.1%
Memory size178.0 KiB
Watson
180 
Tangi
102 
Emmanuel
87 
smartuser
76 
Rodrigue
66 
Other values (16)
279 

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.7227848
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5311
Distinct characters40
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowWatson
2nd rowWatson
3rd rowRodrigue
4th rowLynda
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 180
22.8%
Tangi 102
12.9%
Emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
Rodrigue 66
 
8.3%
Lynda 56
 
7.1%
Nico 45
 
5.7%
Justin005 41
 
5.2%
Lionel004 28
 
3.5%
Silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Length

2025-01-14T19:37:12.765901image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 180
22.8%
tangi 102
12.9%
emmanuel 87
11.0%
smartuser 76
9.6%
rodrigue 66
 
8.4%
lynda 56
 
7.1%
nico 45
 
5.7%
justin005 41
 
5.2%
lionel004 28
 
3.5%
silvere 25
 
3.2%
Other values (11) 84
10.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5311
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.2%
n 525
 
9.9%
e 411
 
7.7%
s 377
 
7.1%
t 328
 
6.2%
o 326
 
6.1%
i 317
 
6.0%
u 270
 
5.1%
r 260
 
4.9%
m 251
 
4.7%
Other values (30) 1704
32.1%
Distinct712
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size289.7 KiB
2025-01-14T19:37:13.247774image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length118
Median length85
Mean length60.044248
Min length7

Characters and Unicode

Total characters47495
Distinct characters97
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique703 ?
Unique (%)88.9%

Sample

1st rowCadessavoies : Tout savoir sur la gestion des démarches administratives
2nd rowFrais de notaire pour donation : astuces pour réduire les coûts
3rd rowLes clés d’une gestion patrimoniale réussie : 3 bonnes raisons de faire appel à un expert
4th rowGuide complet des codes postaux du Québec : tout ce que vous devez savoir
5th rowCRCA22 : accéder à vos comptes Crédit Agricole en ligne facilement
ValueCountFrequency (%)
672
 
8.7%
de 308
 
4.0%
les 249
 
3.2%
pour 222
 
2.9%
en 168
 
2.2%
comment 165
 
2.1%
à 158
 
2.1%
la 146
 
1.9%
un 134
 
1.7%
et 114
 
1.5%
Other values (1576) 5368
69.7%
2025-01-14T19:37:13.941793image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47495
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6842
14.4%
e 5391
 
11.4%
r 3086
 
6.5%
s 2989
 
6.3%
n 2900
 
6.1%
i 2871
 
6.0%
t 2647
 
5.6%
o 2589
 
5.5%
a 2451
 
5.2%
u 2055
 
4.3%
Other values (87) 13674
28.8%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size184.4 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct600
Distinct (%)75.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
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Infinite (%)0.0%
Mean1430.823
Minimum9
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-14T19:37:14.131930image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum9
5-th percentile50
Q1740
median1603
Q32111.5
95-th percentile2431
Maximum3022
Range3013
Interquartile range (IQR)1371.5

Descriptive statistics

Standard deviation803.67608
Coefficient of variation (CV)0.56168797
Kurtosis-1.1816211
Mean1430.823
Median Absolute Deviation (MAD)626
Skewness-0.39627559
Sum1131781
Variance645895.24
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:14.329544image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
143 17
 
2.1%
50 16
 
2.0%
9 16
 
2.0%
161 16
 
2.0%
15 16
 
2.0%
2051 4
 
0.5%
444 4
 
0.5%
2027 4
 
0.5%
1688 3
 
0.4%
1603 3
 
0.4%
Other values (590) 692
87.5%
ValueCountFrequency (%)
9 16
2.0%
15 16
2.0%
39 1
 
0.1%
49 1
 
0.1%
50 16
2.0%
52 1
 
0.1%
59 1
 
0.1%
60 1
 
0.1%
62 1
 
0.1%
67 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
3022 1
0.1%
2915 1
0.1%
2865 1
0.1%
2765 1
0.1%
2763 1
0.1%
2760 1
0.1%
2719 1
0.1%
2695 1
0.1%
2676 1
0.1%
2624 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Distinct18
Distinct (%)2.3%
Missing7
Missing (%)0.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.4043367
Minimum2
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-14T19:37:14.491458image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum30
Range28
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.3294509
Coefficient of variation (CV)0.52889936
Kurtosis43.341075
Mean4.4043367
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness5.0853307
Sum3453
Variance5.4263413
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:14.636817image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=18)
ValueCountFrequency (%)
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
2 49
 
6.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
11 6
 
0.8%
13 2
 
0.3%
Other values (8) 8
 
1.0%
(Missing) 7
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
2 49
 
6.2%
3 234
29.6%
4 233
29.5%
5 136
17.2%
6 57
 
7.2%
7 33
 
4.2%
8 13
 
1.6%
9 13
 
1.6%
10 1
 
0.1%
11 6
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
30 1
 
0.1%
28 1
 
0.1%
26 1
 
0.1%
18 1
 
0.1%
16 1
 
0.1%
15 1
 
0.1%
13 2
 
0.3%
12 1
 
0.1%
11 6
0.8%
10 1
 
0.1%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size175.9 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-14T19:37:14.794910image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T19:37:14.917869image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size175.9 KiB
None
791 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3164
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 791
100.0%

Length

2025-01-14T19:37:15.056789image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T19:37:15.189950image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3164
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 791
25.0%
o 791
25.0%
n 791
25.0%
e 791
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size173.6 KiB
1
791 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters791
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Length

2025-01-14T19:37:15.334527image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T19:37:15.486485image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 791
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 791
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Distinct422
Distinct (%)53.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean507.46776
Minimum1
Maximum1809
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-14T19:37:15.617414image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2
Q144
median397
Q3806.5
95-th percentile1415
Maximum1809
Range1808
Interquartile range (IQR)762.5

Descriptive statistics

Standard deviation487.77715
Coefficient of variation (CV)0.96119829
Kurtosis-0.47659727
Mean507.46776
Median Absolute Deviation (MAD)363
Skewness0.76521282
Sum401407
Variance237926.55
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:15.817257image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 80
 
10.1%
9 19
 
2.4%
30 19
 
2.4%
23 18
 
2.3%
1 16
 
2.0%
44 15
 
1.9%
16 14
 
1.8%
86 11
 
1.4%
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1.0%
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1.0%
Other values (412) 583
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ValueCountFrequency (%)
1 16
 
2.0%
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10.1%
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0.1%
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2.4%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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article_views_daily
Real number (ℝ)

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Negative (%)0.0%
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2025-01-14T19:37:16.017117image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.2379455
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Descriptive statistics

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MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:16.193701image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
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2.0%
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0.3%
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0.1%
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812.3333333 1
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0.1%
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0.1%
286.5 1
0.1%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct709
Distinct (%)89.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
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Minimum37.138365
Maximum27190
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
2025-01-14T19:37:16.389820image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.138365
5-th percentile45.617771
Q167.043597
median82.71028
Q3260.45353
95-th percentile3825.6985
Maximum27190
Range27152.862
Interquartile range (IQR)193.40993

Descriptive statistics

Standard deviation2887.7549
Coefficient of variation (CV)3.4723835
Kurtosis52.889493
Mean831.63479
Median Absolute Deviation (MAD)31.717663
Skewness6.8792614
Sum657823.12
Variance8339128.5
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:16.700198image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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0.3%
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0.3%
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0.3%
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0.3%
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0.3%
Other values (699) 701
88.6%
ValueCountFrequency (%)
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0.1%
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38.16823464 2
0.3%
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0.1%
ValueCountFrequency (%)
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%

website
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size191.3 KiB
https://www.invistita.fr
791 

Length

Max length24
Median length24
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Characters and Unicode

Total characters18984
Distinct characters14
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowhttps://www.invistita.fr
2nd rowhttps://www.invistita.fr
3rd rowhttps://www.invistita.fr
4th rowhttps://www.invistita.fr
5th rowhttps://www.invistita.fr

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.invistita.fr 791
100.0%

Length

2025-01-14T19:37:16.866638image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T19:37:16.996666image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
https://www.invistita.fr 791
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
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i 2373
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/ 1582
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. 1582
8.3%
h 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18984
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
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h 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
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Most occurring scripts

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(unknown) 18984
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Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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w 2373
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i 2373
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8.3%
h 791
 
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p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 18984
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 3164
16.7%
w 2373
12.5%
i 2373
12.5%
s 1582
8.3%
/ 1582
8.3%
. 1582
8.3%
h 791
 
4.2%
p 791
 
4.2%
: 791
 
4.2%
n 791
 
4.2%
Other values (4) 3164
16.7%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
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Missing (%)0.0%
Memory size141.1 KiB
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Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
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2025-01-14T19:37:17.235307image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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2025-01-14T19:37:04.172374image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T19:37:04.959637image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-14T19:37:06.325719image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T19:37:07.016181image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2025-01-14T19:37:07.965517image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-14T19:37:08.392152image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-14T19:37:08.641778image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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